大家都知道，对于相同的客群，相同的响应结果情况下，对比两个模型的优劣性，指标有许多。比如总体的准确性，比如AUC、ks、提升度等等。本文以提升度来讲讲，如何有效对比两个模型的优劣性。 在实际使用中，我们为了证明模型是优于当下使用的策略的（以下统称模型），比如使用资产等级来划分客群。将分数划分成跟策略一样的组数，（策略也是有优先级的，分数的等级对标策略的优先级），分析不同模型的目标表现对比。如果单纯
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2023-12-18 22:10:58
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文章目录前言一、理论知识1.分词2.列出所有的词3.计算词频4.写出词频向量5.计算相似度二、java开发样例1.pom.xml2.相似度计算代码结尾 前言计算文章/字符串的相似度有多种算法，本文将采用java+jieba/hanlp分词进行余弦相似性计算。一、理论知识余弦距离，也称为余弦相似度，是用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接
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2024-04-10 18:20:18
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NLP文本相似度1、前言2、余弦相似度2.1 原理2.2 计算步骤2.33、TF-IDF4、 1、前言NLP、数据挖掘领域中，文本分析是一个很重要的领域，这有助于我们去让计算机理解语言的作用和使用。文本分析也是数据挖掘的重要手段，利用文本分析，我们将很快的读取到一本书、一篇文章、一段话中的关键词和核心思想，而文本相似度就是我们用来剔除无用信息或者重复信息的重要手段。要让计算机去找文本中的不同。我
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2023-10-19 15:44:05
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所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching简介DRCN和DIIN的结构十分相似，包括输入层与特征提取层， DRCN在特征提取阶段结合了DenseNet的连接策略与Attention机制，在interaction阶段，也、采取了更加多样化的交互策略，接下来就为大家详细介绍一下。结
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2023-12-09 09:36:26
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# NLP 相似度匹配入门指南
在自然语言处理（NLP）领域，相似度匹配是一项重要的技术，广泛应用于搜索引擎、推荐系统和文本分析等场景。本文将帮助您了解如何实现基本的 NLP 相似度匹配，并逐步引导您完成整个流程。
## 流程概述
在进行 NLP 相似度匹配时，整个流程可以分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 数据收集：收集待处理的文
目录一、什么是LCS子序列最长公共子序列二、LCS的应用场景三、LCS的查找方法1. 动态规划法计算LCS的长度和两字符串的相似度2. 回溯算法查找LCS四、代码实现 一、什么是LCS子序列子序列:一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列最长公共子序列最长公共子序列（Longest Common Subsequence）：两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为
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2023-08-02 09:11:28
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1. 计算文本相似度的常用算法(1) 基于词向量: 余弦相似度, 曼哈顿距离, 欧几里得距离, 明式距离(是前两种距离测度的推广) (2) 基于字符: 编辑距离, simhash(适用于海量数据), 共有字符数(有点类似 onehot 编码, 直接统计两个文本的共有字符数, 最naive) (3) 基于概率统计: 杰卡德相似系数 (4) 基于词嵌入模型: word2vec/doc2vec2
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2024-02-28 14:27:59
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现有的文本语义匹配模型
a. Cross-encoder类模型（例如 BERT）将两段文本concat，通过BERT直接输出相似度；优点是简单，可以实现文本深交互，缺点是由于计算量太大，无法在召回阶段使用；
b. Bi-encoder类模型（例如 DPR）将两段文本分别通过模型获得文本表征，最后再通过一个相关性判别函数计算两个文本表征之间的相似度；因为在最后的相关性判别函数时才发生交互，所以可以离
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2023-08-13 21:56:17
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1. 自然地使用[CLS]2. cosine similairity3. 长短文本的区别4. sentence/word embedding5. siamese network 方式 1. 自然地使用[CLS]BERT可以很好的解决sentence-level的建模问题，它包含叫做Next Sentence Prediction的预训练任务，即成对句子的sente
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2023-08-08 12:09:01
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工作过程中，常常其他业务的同学问到：某两个词的相似度是多少？某两个句子的相似度是多少？某两个文档之间的相似度是多少？在本文中，我们讨论一下jaccard与cosine在文本相似度上的差异，以及他们适用的场景。在介绍二者的异同之前呢，我们首先介绍一下，jaccard相似度和cosine相似度的定义。（想直接看结论的，请关注文末的加粗部分）Jaccard相似度Jaccard相似度的定义很简单，两个句子
概述总文本相似度的计算方法主要分为三大类：一类是基于统计学的计算方法，此种方法在计算时没有考虑文本的句子结构信息和语义信息，计算的结果有时会与人对自然语言的理解不相符合；另一类是基于语义理解的计算方法，这种方法依赖于具有层次结构关系的语义词典，计算结果相对准确，与人对自然语言的理解较为符合；第三种类是基于深度学习的计算方法。1、基于向量空间模型的计算方法向量空间模型简称 VSM，是 Vector
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2023-07-04 21:54:21
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文章目录一、绪论二、余弦相似度2.1 余弦相似度定义2.2 计算相似度步骤2.3 举例2.4 改进方式2.5 代码三、TF-IDF计算3.1 TF、IDE、TF-IDF的计算方法3.1.1 词频TF的计算方法3.1.2 反文档频率IDF的计算方法3.1.3 TF-IDF的计算方法3.2 利用TF-IDF计算文章相似度3.3 代码四、基于语义相似度的计算----DSSM4.1 原理4.2 输入层4
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2023-10-08 00:02:54
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在当今的人工智能领域，自然语言处理（NLP）正扮演着越来越重要的角色。特别是在语义相似度模型的应用中，它们能有效地帮助我们理解和比较不同文本之间的相似性。本文将围绕构建和部署“nlp 语义相似度模型”的全过程进行详细探讨。
## 环境预检
在构建语义相似度模型之前，我们首先需要进行环境预检。此步骤确保我们的系统满足所有依赖要求。
首先，我们来看看兼容性分析，通过四象限图来展示各个依赖库之间的
# NLP模型相似度排序
随着人工智能的不断发展，自然语言处理（NLP）技术日益受到重视。近年来，NLP模型在文本分类、情感分析、机器翻译等多个领域取得了显著成绩。本文将探讨如何进行NLP模型的相似度排序，并提供相关的代码示例，帮助读者更好地理解这一过程。
## 什么是相似度排序？
相似度排序是指根据某些标准对一组对象进行评估，并确定它们之间的相似程度。在NLP中，可以用来比较文本、句子或任
2013年数学建模拼接问题论文g(x,y)当g x,y 0时，图片为左边碎图片。2122边缘特征点的检测与配准，详细研究了基于边缘轮廓提取特征点和利用提取的特征点进行配准。特征点提取是基于边缘特征点图像配准方法的关键，相似性度量。相似性度量是指用哪种方法来确定待配准特征之间的相似性。它是以某种距离函数或代价函数的形式出现的。相似性度量与特征空间是紧密相连的，因为相似性度量是利用特征提取的信息，特征
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2024-06-17 22:54:02
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1. 前言最近在学习文本相似度的计算，前面两篇文章分别介绍了文本的向量化和文本的距离度量，这两篇文章的思路主要在机器学习的框架下面，本文准备换一个思路，从深度学习的角度来处理文本相似度的问题。本文介绍DSSM（Deep Structured Semantic Models）深度学习架构。2. DSSM原理DSSM的原理很简单，通过搜索引擎里Query和Doc的海量的点击曝光日志，用DNN把Quer
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2023-11-10 02:30:02
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在深度学习以及图像搜索中，经常要对特征值进行比对，得到特征的相似度，常见的特征值比对方法有汉明距离、余弦距离、欧式距离、曼哈顿距离、切比雪夫距离、闵可夫斯基距离、马氏距离等，下面对各种比对方法分别进行介绍。目录1汉明距离2余弦相似度3欧式距离4曼哈顿距离5切比雪夫距离6闵可夫斯基距离7马氏距离1汉明距离汉明距离/Hamming Distance也能用来计算两个向量的相似度；即通过比较向量每一位是否
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2023-10-11 11:02:53
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常见文本相似度计算方式及代码文本相似度的计算广泛的运用在信息检索，搜索引擎, 文档复制等处：因此在各种不同的情况与任务中，有不同的文本相似度计算。近期在处理搜索引擎的相关项目下面介绍一下我们主要使用的相似度计算方式及其实现 Github余弦相似度:余弦相似度是纯数学中的概念，首先，将进行计算的两个str中的word抽取出来，用作非重复词库。遍历词库，将两个句子的表示向量化： 每个向量长度为 词库大
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2024-06-13 08:57:46
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一、基本概念 多态性：发送消息给某个对象，让该对象自行决定响应何种行为。 通过将子类对象引用赋值给超类对象引用变量来实现动态方法调用。 java 的这种机制遵循一个原则：当超类对象
word2vec的原理及实现方式、训练优化方式前文已做详细介绍，这里不再累赘。这里主要记录NLP文本相似度(word2vec)怎样实现的及实现结果。怎样实现：在问答系统（KBQA）中输入一个query，比如query为“贪污公款被捕后要还钱吗”？是怎么匹配到知识库中的最相近的一条问题并返回相对应的答案呢？利用word2vec进行句子相似度计算，是先将输入query，进行分词，把目标句子的各个词的词
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2023-10-20 19:00:26
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